ネットワークSIRモデルに及ぼす初期感染サイズの影響【JST・京大機械翻訳】

Machado G.; Baxter G. J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219318213832 整理番号：22P0287189

ネットワークSIRモデルに及ぼす初期感染サイズの影響【JST・京大機械翻訳】

Effect of initial infection size on network SIR model

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2022年02月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ランダムネットワーク上のSIR流行モデルに対する初期感染ノード(種子)の非バニシ仕上画分の影響を考察した。これは,例えば,到着した感染個体の数が大きいが,多数の感染者のモデル化にも,また,公共キャンペーンの存在におけるアイデアの広がりのようなより一般的な状況にも関連している。このモデルは,ネットワーク内のエッジが,感染個体を感受性近傍に接続するエッジに沿った最終的な感染の確率,pにより占有される結合パーコレーション問題へのマッピングにより頻繁に研究されている。このアプローチは,消滅する小さな種子画分の限界における感染と流行閾値の全最終サイズを計算することを可能にする。しかしながら,初期感染がネットワークの非バニシ仕上画分fを占めるとき,この方法はエッジ占有とコンタゴーション伝送の間の対応がもはや保持されないので,あいまいな結果をもたらすことを示す。元の接触ネットワーク内の回復個体の巨大成分を測定する代わりに提案した。これは明白な解釈を持ち,fに対する流行サイズの依存性を正確に捉える。無限サイズ限界における流行と流行閾値のサイズに対する厳密な方程式を与えた。元の定式化のように二次相転移を観測したが,fの増加と共に減少する流行閾値を有した。種子画分fがゼロになると,標準結果を回復させる。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, 【Automatic Indexing@JST】

データ保護 , 計算機網

, , ,

前のページに戻る